La llegada de la inteligencia artificial a nuestras vidas no consiste únicamente en disponer de una herramienta capaz de redactar textos, generar imágenes o responder preguntas en segundos. Estamos ante algo que va mucho más allá: máquinas capaces de intervenir en tareas que durante siglos hemos considerado propias de la inteligencia humana. Y quizás uno de los mejores lugares para comprobar hasta dónde puede llegar esta transformación sea el de las matemáticas.La prueba más reciente ha provocado un intenso debate. Un grupo de 25 ganadores de la medalla Fields, el reconocimiento más prestigioso de las matemáticas y considerado por muchos el equivalente al Nobel en esta disciplina, ha firmado una carta en la que alerta sobre el impacto de la IA en las capacidades humanas.El impacto de la IA cuando logra resolver un problema matemático El problema de Navier-Stokes en una infografíaEn cuanto a la publicación de la carga, coincidió con el anuncio de OpenAI de que una de sus inteligencias artificiales había resuelto el problema de Navier-Stokes, uno de los célebres problemas del milenio. La noticia corrió como la pólvora y generó una enorme expectación. Resolver este programa, abierto desde hace casi un siglo, no significa simplemente superar algo así como un examen; supone enfrentarse a uno de los grandes desafíos de las matemáticas modernas.No obstante, el anuncio también abrió un debate sobre la manera en que se están comunicando estos avances. Los matemáticos firmantes de la carta señalan que, con frecuencia, las soluciones generadas por la IA se anuncian con tanta rapidez que no hay tiempo suficiente para redacción adecuada. Tampoco resulta sencillo determinar cuáles son realmente las nuevas ideas aportadas por la inteligencia artificial, qué métodos proceden de trabajos anteriores o cómo debe citarse correctamente la investigación de los matemáticos que han trabajado previamente en un problema.Esto plantea dilemas importantes sobre atribución, autoría y plagio. Si una IA genera una demostración basándose, de manera directa o indirecta, en décadas de conocimiento matemático acumulado, ¿a quién corresponde el mérito? ¿Al modelo de IA que encuentra la solución, a sus desarrolladores o a los matemáticos cuyos trabajos hicieron posible llegar hasta ella?Pero para los autores de la carta existe un problema todavía mayor. Las matemáticas sirven como ejemplo de una cuestión que afecta a muchas profesiones intelectuales y creativas. La capacidad, los años de formación y el esfuerzo no sirven únicamente para producir un resultado final. También sirven para desarrollar algo mucho más importante: la capacidad de comprender, detectar problemas y formular nuevas preguntas. Donald Trump rechaza de manera tajante frenar la evolución de la inteligencia artificial como sugieren los grandes laboratorios: "Quien gane con la IA, gana"Aprender matemáticas no consiste simplemente en encontrar una respuesta. El proceso de resolver problemas difíciles nos enseña a reconocer patrones, construir herramientas, cuestionar nuestras propias ideas y, sobre todo, plantear preguntas que antes ni siquiera sabíamos formular.Ahora bien, ¿qué ocurre si la IA puede encontrar la respuesta a un problema matemático? Podríamos encontrarnos ante algo que no es nada positivo: tener cada vez más respuestas mientras nuestra comprensión de ellas es cada vez más pobre. Una máquina podría demostrar un teorema que muy pocos seres humanos fueran capaces de entender. Podríamos avanzar tecnológicamente como nunca antes, pero sin transmitir el conocimiento necesario para comprender ese avance.Si una parte esencial de la inteligencia humana consiste en comprender, descubrir y aprender a formular nuevas preguntas, obtener respuestas cada vez más rápido no significa necesariamente que estemos avanzando. Tal vez, en algún momento, tengamos que preguntarnos si estamos ganando capacidad para resolver problemas o, por el contrario, perdiendo la capacidad de entenderlos.